网络的普及和电子商务的发展改变了人们信息获取以及消费的方式 ．Ｗｅｂ 已经成为大多数人 获取信息的重要来源 ．与此同时 ，互联网信息质量问题也逐渐凸显 ．Ｗｅｂ 中存在大量过时 、错误 、虚假 、 片面的信息 ．其中 ，不同网站为相同对象提供冲突信息的问题尤为突出 ．如何从这些冲突信息中找到正 确信息成为亟待解决的问题 ，这类问题又被称为真值发现问题 ．通过对现有真值发现问题解决方法的调 研 ，发现现有方法均未考虑数据源分类可信性差异对真值发现的影响 ．因此 ，提出基于数据源分类可信 性的真值发现问题 ．提出 ２ 种方法探测数据源分类可信性差异 ，并采用贝叶斯的方法迭代计算数据源分 类可信性和属性值准确性 ．另外 ，通过考虑数据源覆盖率和对象难度对真值发现的影响 ，进一步提高真 值发现算法的准确性 ．一个真实数据集的实验结果表明 ，所提方法可以显著提高真值发现的准确性 ．
针对传统产业发展能力评价方法依赖决策者的主观判断，缺乏客观性等问题，提出应用 BP 神经网络模 型进行大数据产业发展能力评价，设计基于熵权的 BP 神经网络评价模型。建立欠发达地区大数据产业发展能力 评价指标体系，以贵州省产业发展数据作为实验样本，采用熵权法确定 BP 网络期望输出，并与 BP 网络实际输 出进行比较。实验结果表明，所提熵权-BP 评价模型优化了单一 BP 神经网络求权重可能带来的较大误差，提高 评价准确性与客观性，适用于欠发达地区大数据产业发展能力评价。
在当今大数据时代，影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需 要高效、自动与智能的处理。然而，作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点，其获取的 复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题，本文提出了“云控制”摄影测 量的概念，以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点，通过自动匹配（或配准）获取大量 密集的控制信息；并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种“云控制”摄影测量技术；最后对“云控 制”摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。
近些年，人工智能技术取得了长足的发展，已经能够“独立创作”小说、音乐、 绘画等人工智能生成物。人工智能生成物是一种与人类创作作品相似的表达。由于 其是算法模型计算的结果，而不是由人类创作完成，这意味着人工智能生成物不是 人类的思想或情感表达，很难被认定为著作权法中规定的作品，由此引发了诸多问 题。首先，在人工智能生成物法律定性问题被解决之前，很难对人工智能生成物提 供有效的法律保护；其次，难以在设计者、所有者和使用者之间，确定具体的权利 归属；最后，如果人工智能生成物无法被定性为作品，应该寻找其他合适的保护模 式对其进行保护
智能制造作为国内外研究的一大热点，日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。碰撞干涉检测的精度和效率是衡量智能制造水平的一个重要指标，是促 进该行业发展的关键技术之一。
面对人工智能技术浪潮的再次爆发，如何将其融入学校教育成为社会各界和学者们关注的热点。 本文对人工智能发展脉络、信息技术教育应用的基本关切和当前教育改革的难点进行了探讨，发现人工智能的 发展动力主要源于技术与政策的双轮驱动，而大规模数字化与行业深度应用是新一轮人工智能发展的显著特 征，这些发展和进步将为人工智能融入学校带来新机遇。 文章通过剖析技术与教育时空的关系，提出个性化学 习、适切服务、学业测评、角色变化、交叉学科五大人工智能教育应用潜能和教育价值、教学体验、安全伦理、有效 协同及技术治理五大人工智能教育应用挑战。 文章最后指出，为了促进新一代人工智能融入学校教育，除通过 技术研发、环境部署与应用改变学校环境外，还应开展关于认知特征、学习本质与教育价值和智能机器的安全、 规范与伦理的相关研究。
设备的生产能力是评价一个企业实力的重要依据，也是企业能否对市场的多元化需求及时响应的关键基础因素。作为衡量生产能力的核心指标—设备综合利用效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）能有效地衡量单台设备的利用效率，进而由消除设备的六大损失角度出发，提高单台设备利用率。然而，随着市场竞争的不断加剧，仅从单台设备角度发掘设备潜能远远不够，它既不能挖掘制造系统中隐藏的产能，又无法实现制造系统产能利用的最大化。为了解决这个制造领域的研究热点问题，本文从整个制造系统的角度出发，结合信息化工具，对基于工厂设备综合效率（Overall FactoryEffectiveness，OFE ）的精益离散性制造系统进行研究，其目的有两个：一为评估工厂级的生产性能，并从整个制造系统的角度出发诊断瓶颈环节；二为将该方法与信息化手 段相结合，提高制造企业管理效率。
随着经济、社会的发展与科技的高速进步，人工智能技术越来越广泛地被应用 到各项领域当中。人工智能创作的作品有各种形式，包括但不限于小说、新闻报道、 诗歌、绘画、乐曲、视频等。本文从研究作品的构成要件以及人工智能的主体地位 出发，讨论人工智能创作物的作品性以及其权利归属的模式，并进而对人工智能作 品的权利内容和保护方式进行探讨，提出现行著作权法适用于人工智能作品著作权 问题的解决方案。 文章第一部分定义了人工智能及人工智能作品。首先，介绍了人工智能从兴起 到发展至当前技术水平的过程，以及未来可能的发展方向。其次，详细了解人工智 能的工作原理，以及人工智能作品诞生的过程，与一般人类作品创作过程的区别。 将人工智能作品根据人工智能本身的类型——弱人工智能和强人工智能分成相对应 的两类，及辅助型和独立创作型，以便于后续继续分析。 第二部分对人工智能作品进行了认定。根据现有著作权制度框架下作品的定义 及要件分析，人工智能创作的成果符合现有著作法的作品要件，是文学、艺术、科 学领域内的智力成果，具有独创性、可复制性，能够构成著作权法上的作品。 第三部分探讨人工智能作品的著作权归属。首先，通过梳理传统著作权理论， 分析著作权制度的现行权利归属模式。其中版权体系国家和作者权体系国家有所区 别，而我国的模式有借鉴又有不同。其次，对比人工智能作品的情况，找出双方不 能适用的地方，最后，通过对人工智能创作过程中人和人工智能的主体地位分析， 进一步分析人工智能作品的权利归属。 第四部分就传统著作权制度在面临人工智能作品版权问题上的不足之处提出完 善的建议，构建人工智能作品适用的保护制度，讨论人工智能著作权保护体系的其 余要素，包括权利内容、权利取得方式、保护期限与责任承担。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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